核心观点 - 节卡机器人于2026工博会首发JAKA Zu50大负载协作机器人与JAKA Kargo50重载轮式人形机器人两款新品，围绕工厂量产落地、工业AI赋能制造、跨场景通用应用三大方向展示国产通用智能机器人的产业实践成果 [2] - 节卡机器人创立于2014年，是国内协作机器人头部厂商，MIR数据显示2024年国内协作机器人市场占有率21.9%位列国内第一，第三方统计显示2025年通用智能机器人销量位居中国本土企业榜首 [2] - 节卡副总裁常莉表示通用即未来是机器人产业发展方向，企业将持续打磨具身智能技术，推动机器人在更多行业落地，助力制造业转型升级、培育新质生产力 [8] 产品与工业落地 - JAKA Kargo50重载轮式人形机器人针对重载料箱转运难题，能够自主完成识别、抓取、避障、放置全流程作业 [4] - 该系列机器人已实现批量化落地，服务汽车零部件、电子制造头部工厂 [4] - 在某全球头部汽车零部件企业产线，经过驻场迭代优化，单箱作业节拍由105秒压缩至28秒，新场景部署周期缩短到57天，真正完成从样机展示走向规模化工业应用 [4] - 同期首发的JAKA Zu50大负载协作机器人，补齐从轻载到重载的协作机器人产品版图 [4] 技术体系与系统能力 - 节卡自研JAKA EVO具身智能操作系统，采用大脑+小脑分层智能体架构，云端大模型负责任务理解规划，边缘端与底层控制系统守住工业确定性，规避大模型幻觉带来的生产风险，实现描述任务目标机器人自主完成作业 [6] - 整套系统依托真实产线积累的工艺数据形成数据飞轮，已经落地12个工业标杆项目 [6] - 测试条件下多步骤连续作业仅需少量训练数据即可实现较高成功率 [6] - Agent驱动的新能源电机协同装配应用，入选2026中国智造暨先进制造业创新实践展及长三角产业一体化展 [6] 跨场景延伸与生态建设 - JAKA Lumi具身智能平台开箱即用，服务高校科研教学、商业交互场景 [6] - JAKA K系列双臂机器人批量供给科研机构，攻克柔性插拔等复杂操作 [6] - 自研一体化关节模组、仿真开发软件、智能体开发平台形成完整工具链 [6] - 企业联合国家机器人检测与评定中心共建实验室，推进产品权威认证，完善通用机器人生态建设 [6]

文章核心观点 - 深诣机器人携自研具身基础模型SE-1及两款机器人产品物流操作机器人Sculptor、工业操作双臂机器人Edge集中亮相2026中国国际工业博览会 [4] - 公司成立于2026年1月，聚焦工业与物流等高价值场景，致力于以自研具身基础模型和高效强化学习技术打造一机多能、快速适应的具身智能机器人 [5] - 核心优势是让机器人不只具备工作能力，还能从复杂工况中持续学习、不断改善 [3][5] - 提出“1+2+N”产品与产业路线，以SE-1通用具身大脑为核心，支撑Sculptor与Edge两大产品方向，从物流装卸、混合码垛、柔性装配等高价值场景出发逐步拓展至更多真实工作任务 [19] - 机器人规模化部署的关键不只是今天能够完成多少任务，更在于未来能否以更低成本、更快速度学会新的工作 [19] 团队背景 - 创始人兼CEO刘凯曾任极智嘉联合创始人，拥有15年以上机器人产业经验，长期参与全球机器人产品研发、商业化与规模化交付 [5] - 技术联合创始人罗宇、黄康尧均博士毕业于清华大学计算机系，分别在基础大模型、强化学习以及具身系统、高性能仿真等领域具有长期研发积累 [5] - 刘华平教授担任公司首席科学家 [5] - 前沿AI研发与全球机器人产业化经验的结合，让深诣能够从真实产业需求出发，协同设计模型、算法、机器人本体与系统工程 [5] Sculptor物流操作机器人 - 工博会现场SEEN·E Sculptor展示了多品类箱体混合码垛作业 [9] - 面对尺寸、包装材质各异的混合箱型以及随机变化的摆放位置和姿态，Sculptor能够自主识别不同货箱，调整抓取与放置策略，连续完成分类码垛，将不同类型箱体码放成稳定的多层货垛 [9] - 真正难点不只是抓起一个箱子，而是面对持续变化的货物与堆叠状态仍然能够稳定完成整项工作 [10] - 传统自动化擅长标准化、高重复性作业，但面对货物种类繁多、位置姿态不确定的物流场景往往需要更多工装、环境约束或重新适配 [10] - Sculptor依托SE-1具身基础模型，面向复杂现场中的快速变化，自主理解任务并生成相应操作 [10] - 产品设计上强调一机多能、快速适应，通过可配置的移动底盘、末端执行器与具身系统，面向卡车装卸、混合拆码垛、箱式拣选、行李搬运等不同物流作业需求，探索同一机器人平台在多种任务中的复用能力，降低新任务的重复适配成本 [10] Edge工业操作双臂机器人 - Edge是深诣面向工业精细操作打造的双臂机器人 [12] - 工博会现场Edge展示了0.1mm级精密插接与交互式糖果分装两项任务，分别对应具身智能的两类关键能力：精细物理操作以及复杂任务的理解与执行 [12] - 在精密插接任务中，柔性线缆的形态随着抓取、移动和外部干扰不断变化，机器人需要持续感知目标状态、实时调整操作轨迹，在演示设置的干扰条件下完成插接 [12] - 在交互式糖果分装任务中，机器人需要理解人的指令，自主组织从抓取、装盒到递交的多步骤操作，并利用过程记忆应对交互变化，使任务能够接续执行 [12] - 从精密接触操作到需要理解、记忆和自主组织的长程任务，Edge展示了具身智能面向工业柔性作业的更多可能 [12] SE-1具身基础模型与强化学习技术 - 两款机器人的背后是深诣自研的SE-1具身基础模型 [14] - 从“能够完成动作”到“学会更好的操作”，这正是深诣所理解的自进化，其背后的技术逻辑可概括为两个环节：理解与对齐 [18] - SE-1具身基础模型负责理解任务与物理世界，通过任务理解、世界推演和流畅动作生成三层核心能力，以及World Model MoE多物理专家架构，模型能够协同理解和预测不同维度的物理信息，将任务目标逐步转化为连续、可执行的动作 [18] - 强化学习则进一步驱动行为改善，根据人类定义的任务目标与评价标准，机器人通过真实交互获得反馈，不断调整策略，使操作越来越符合实际工作要求 [18] - 针对真机数据稀缺、交互成本高的问题，深诣还研发了OMPO经验匹配技术，并采用异步、off-policy强化学习方法，让模型能够更有效地利用与当前任务相关的历史数据和多源经验，提高真实交互的学习效率 [18] 产品与产业路线 - 深诣提出“1+2+N”产品与产业路线：以SE-1这一通用具身大脑为核心，支撑物流操作机器人Sculptor与工业操作机器人Edge两大产品方向，从物流装卸、混合码垛、柔性装配等高价值场景出发，逐步拓展至更多真实工作任务 [19] - 从一项任务到更多任务，从一台机器人到更多本体，深诣希望通过模型能力、真实经验和系统工程的持续积累，让机器人不断拓展工作边界 [19] - 让每一次工作积累的经验帮助机器人更快地适应下一项工作，让每台机器人都成为能够持续学习、不断拓展能力的真实生产力 [23]

文章核心观点 - 工业依然是具身智能落地的主战场，节卡机器人在2026中国工博会上以“通用即未来”为主题，全球首发JAKA Zu50大负载协作机器人和JAKA Kargo50重载轮式人形机器人两款新品，围绕协作智能化、具身场景化和数据飞轮三条主线展示AI深入工业全链路的真实图景 [2] - 节卡机器人推动协作机器人从重复执行工具向懂一线工人需求的高价值伙伴进化，协作机器人或可是具身智能最早、最大规模的落地形态 [11] - 具身智能落地的长期壁垒是部署回流数据，节卡通过数据飞轮打通“现场作业-数据采集-模型更新-再部署”闭环，破解单点场景难以复用、规模化落地成本高的行业难题 [16] - 节卡通用智能机器人以真实场景定义产品，以工程能力保证稳定交付，从工业产线向商超零售、科研教育、生物化学、展厅导览与文娱舞台等多元场景拓展 [21] 具身工业落地：JAKA EVO变“演示”为“干活” - JAKA Kargo料箱搬运应用从某全球头部汽车零部件企业工厂现场调来，经研发团队驻场迭代优化，已实现一月内从105秒至28秒的单箱作业节拍，满足项目阶段性验收标准 [3] - 料箱场景原子技能从12个拓展至78个，同类全新场景部署周期从12个月压缩至57天 [3] - JAKA Kargo50重载轮式人形机器人首发，将已在工厂验证成熟的移动作业能力拓展至更高负载的工业场景；同期亮相的JAKA Zu50大负载协作机器人，进一步完善节卡从轻载到重载的全场景产品布局 [4] - 2025年节卡全球发布JAKA EVO具身智能操作系统，采用分层智能体架构：云端大模型负责视觉感知、任务规划、技能选择与异常决策；边缘端模型结合规则引擎负责动作规划与力控执行，并将垂域技能、原子技能和工艺经验沉淀为可复用资产；底层采用成熟运动控制算法，以1kHz响应保障稳定执行 [6] - JAKA EVO系统通过Skill将复杂长程任务转化为可执行的短程任务，以料箱搬运为例，智能体可自主完成目标识别、抓取点选择、避障、柔性夹持、力控取出、对位放置和自检等任务，并将工业工艺约束融入技能执行 [6] - 原有成熟技能可直接调用，缺失技能可通过数据采集训练快速生成，工程师也可根据现场需求自定义Skill、编排任务流程 [6] - JAKA EVO系统赋能JAKA Kargo实现单机ECU智能装配、服务器光模块双机协同插拔、新能源电机多机协同装配等差异化工业场景；JAKA S³移动作业机器人搭配JAKA AL系列机器人完成航天结构件锁螺丝 [7] - JAKA EVO已陪伴节卡具身产品家族深入12个标杆项目，在汽车、3C电子制造开展场景验证，满足工业现场对于节拍、安全、良率、稳定交付的严苛要求 [9] - 在长程多步骤作业测试中，取放、换手、精密装配这类约2分钟连续任务，仅需200条左右训练数据，长程任务作业成功率达85%以上 [9] 协作更智能：让十万台机器人懂需求 - 节卡机器人推动“人机协作”十年，当下希望让全球产线上的数万台协作臂“智能化”，从重复执行的工具变成懂一线工人需求的高价值伙伴 [11] - JAKA Zu50机器人配合节卡码垛工艺包，快速设置箱子尺寸、托盘尺寸及码垛样式，自动完成码垛，接电接气即可快速开机，30分钟内完成调试换产 [11] - 节卡发布基于JAKA Studio Pro虚拟仿真软件与离线编程软件的协作具身化应用范式，将JAKA Studio Pro融入AI能力，适用范围从项目前期仿真拓展到项目全生命周期的中期部署与后期换型 [13] - JAKA Studio Pro是与真机控制逻辑高度一致的仿真工具，支持应用在虚拟调试平台先进行全维度校验再部署实机，提前规避风险 [13] - 融入智能体平台后，AI驱动的任务理解与工作流自动生成能力大幅降低协作机器人的使用与开发门槛，智能体平台可实现基于场景模型语义的快速路径规划，仿真环境中的轨迹、节拍和逻辑数据可直接迁移至真实产线，构成高保真度的数字孪生底座 [13] - 节卡持续把工艺经验封装为Skill技能资产，特定箱型、特定托盘的垛型等传统工艺包存储的参数要点在适用条件下实例化参数并调用，让更换SKU时快速换型，同步提升作业质效并删减产线换型成本 [13][14] - 沉淀下来的Skill可持续复用到后续每一次部署中，并在过程中不断完善，让技能飞轮转动起来，用的越多沉淀越多，下一次部署越快 [14] - 节卡持续将十余年的场景Know-how经验与AI能力相嵌，推动成熟产业应用智能化提升，以车灯智能装配与检测一体化应用为例，JAKA S5力控机器人以六维力控与2D视觉完成电子元件柔性装配，力觉视觉协同、自适应调节补偿装配误差 [14] - JAKA A5L智能视觉感知机器人通过2D视觉、气压传感与多角度拍照，动态模拟装车场景，覆盖照明、光型、气密性等10余项检测，数据自动比对，检测效率提升3倍，AI融合检测准确率99%、误判率<2% [14] - 磁吸快换工装配合参数库联动，5分钟切换车型，满足混线生产需求，作业产能稳定 [14] 数据飞轮：让具身智能持续进化 - 节卡用JAKA K系列双臂人形机器人的数采演示，展示从真实物理交互中持续采集工艺数据、回流至JAKA EVO底座迭代技能模型，打通“现场作业-数据采集-模型更新-再部署”的数据飞轮 [16] - JAKA K系列机器人采用自研APEX系列一体化关节模组，覆盖数据采集、模型训练与任务执行全流程，是高质量数据的生产资料，当前已批量供给具身智能厂商和科研院校 [16] - JAKA-OTA云数中心与JAKA AiHub两大平台耦合联动、分工协同，一起驱动数据飞轮高速运转 [18] - OTA云数中心打通端云双向通道：负责任务规划、多模态数据安全采集上传，以及智能技能的灰度下发、远程运维与运行结果回传 [18] - AiHub作为模型与技能的锻造平台：聚焦数据治理、自动标注、分布式训练、仿真与真机评测、工业技能封装 [18] - 一采一炼、一发一收，形成“现场采集-平台锻造-下发部署-运行回流-迭代升级”的完整飞轮闭环，全流程可追溯可管控，有效压缩工业具身智能的落地周期，持续沉淀高价值的企业数字资产 [18] - 节卡部署在全球数万台通用智能机器人在产线上积累的带工艺标签的物理交互数据，尤其是工艺经验层的带扭力-位移曲线、工件层的来料批次信息、环境参数等数据，将进一步赋能JAKA EVO系统内的skill技能库，将真实产线部署中的标准化工序作业流程固化为可复用数字资产 [18] - 部署产生数据，数据提炼skill，skill反哺新任务，新任务带来新部署，JAKA K系列在现场采的每一条数据都是这个循环里的一格刻度，不断抬高下一台通用智能机器人的作业起点 [19] 通用即未来，落地就现在 - 节卡通用智能机器人除工业场景落地外，正在向更多领域拓展 [20] - JAKA π（派仔）应用落地延伸到公共与文娱场景，既有派仔与观众亲切交互下单，联动两台JAKA Lumi机器人系统完成机器人导购、自动分解任务、并行调度制作、拣选与配送等流程，同一平台覆盖商超与饮品店双业态 [21] - 展台各处派仔以灵活生动的肢体动作，可随时打断、对话的自然互动引观众纷纷驻足交流，舞台之上以四季为篇章，派仔身着东华大学设计服装翩翩起舞 [21] - 从汽车、电子、精密制造的工业产线，到商超零售、科研教育、生物化学等多元场景，再到展厅导览与文娱舞台，节卡通用智能机器人始终以真实场景定义产品，以工程能力保证稳定交付，以破界融合展现具身智能落地的核心竞争力 [21]

文章核心观点 - 2026工业具身智能产业创新高峰论坛于10月12日在国家会展中心举行，由上海人工智能研究院、全球工业人工智能联盟卓越中心主办，上海电气、灵巧智能、机器之心承办，300余位代表参会，研讨工业场景下具身智能的技术攻关与规模化落地路径 [2] - 论坛集中发布多项产业协作与生态建设成果，灵巧智能联合松应科技发布的物理AI工业具身操作系统及灵巧操作模块，以及联合上海人工智能研究院、上海电气、京东零售推出的全球首家工业具身智能6S店，成为最受关注的两项重磅发布 [2] - 灵巧智能作为承办方与深度参与者，展示了从灵巧操作核心技术、物理AI工业具身操作系统、三层产业架构到6S店交易平台的完整产业落地路径 [20] 物理AI工业具身操作系统 - 工业场景中具身智能面临的核心瓶颈是真实产线数据稀缺、验证成本高昂、仿真与真机之间存在"最后一公里"的鸿沟 [4] - 灵巧智能与松应科技正式达成工业具身智能生态合作，联合发布面向工业场景的物理AI工业具身操作系统及灵巧操作模块 [4] - 发布全新力作021B——有"脑"的21自由度灵巧手，将"大脑"和"小脑"直接塞进手掌：大脑负责任务理解与规划决策，小脑负责精细运控与实时调节 [4] - 该系统以松应科技自主研发的ORCA OS物理AI操作系统为底座，ORCA OS是国内首个多形态机器人协同训练的物理AI操作系统，首次实现人形机器人、四足机器人、无人机等异构智能体在同一数字工厂场景中的协同训练与任务执行，打通从数字训练到真机部署的完整研发闭环 [5] - ORCA OS核心能力包括场景构建、合成数据生成、多物理场融合仿真、并行加速训练、SIL/HIL双环验证以及Sim2Real真机部署，将具身智能研发中原本割裂的工具链整合为可观察、可开发、可验证、可部署的统一工作流程 [5] - 在算力侧，ORCA OS采用硬件解耦架构，已适配英伟达、AMD、Intel等国际厂商，以及摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、瀚博半导体、砺算科技等国产主流GPU，是目前行业唯一兼容多硬件架构的物理AI仿真平台 [5] - 灵巧智能在该系统中承担灵巧操作模块的核心研发，依托其在操作模型、数据引擎与灵巧硬件方面的全栈能力，将操作手感转化为机器人可学、可练、可迁移的技能，使系统不仅具备"大脑"层面的任务理解与规划能力，更具备"手"层面的精准执行能力 [6] - 双方合作打通了从数据生成、模型训练、仿真验证到真机部署的完整闭环，并开放生态，让机械臂、四足机器人、人形机器人在同一物理世界中学习协作，最终流入生产流程 [6] 工业具身智能三层架构与产业伙伴计划 - 灵巧智能发布工业具身智能三层架构：底层是基础层，涵盖算力、数据、管线、算法模型、仿真系统，是整个产业的技术底座；中层是本体层，包括机械臂、四足机器人、人形机器人等各类本体硬件平台；上层是末端执行层，专注于高性能末端执行器研发，让工业机器人具备精准作业的核心能力 [9] - 三层架构之上，是工业"研产供销服"全链路的应用场景落地，灵巧智能作为末端执行层的核心牵头方，联合基础层、本体层及应用场景的所有生态伙伴，共同推动工业具身智能走进真实产线 [9] - 论坛现场，灵巧智能携手机器人质量检测与评定工信部重点实验室、松应科技、天机智能、睿尔曼、节卡等13家上下游企业及机构共同启动工业具身智能产业伙伴计划，覆盖灵巧手、机械臂、四足机器人、仿真平台、检测认证等关键环节，旨在加速技术在实体产线的转化，构建从核心零部件到整机再到场景应用的完整生态网络 [9] 全球首家工业具身智能6S店 - 物理AI操作系统解决的是"技术能不能用"的问题，6S店要回答的是"产品卖给谁、方案从哪买"的问题 [12] - 具身智能发展到今天，技术底座和本体平台已经逐步成型，但供需之间始终隔着一道墙——供给方不知道产品该卖给谁，需求方不知道去哪找方案，硬件、软件、智能体散落在各行各业，无法像采购工业设备一样被直接选购 [12] - 上海人工智能研究院、上海电气、灵巧智能与京东零售四家单位联合发布全球首家"工业具身智能6S店"，由上海电气与灵巧智能合资的灵机智联承接运营 [12] - 该平台定位为面向工业具身智能供需双方的市场化交易服务平台，一端链接硬件厂商、软件提供商与智能体开发者，实现前沿方案的集中展陈；另一端链接制造企业与集成商，提供从场景发布、产品选型到方案采购的"一站式"服务 [12] - 6S店的核心在于依托京东零售的供应链体系与交易能力，京东带来的不只是流量入口，而是成熟的商户入驻体系、海量的企业级采购流量，以及从下单到履约的完整供应链能力 [13] - 有了这一底座，平台才能快速引入更多商户、服务更多需求方，推动工业具身智能的商业模式从零散的单一交易，向标准化、长效化的生态运营全面跨越 [13] - 对于工业而言，并不是拼谁家的长板更长，而是要打造真正的六边形战士，在生产现场拧紧每一颗螺丝钉，只有宽进严出，才能真正将具身智能新技术与工业完美融合，推动新一代智能制造的发展 [13] 生态共建与产业研究协同推进 - 在《全球工业人工智能导则》指引下，上海人工智能研究院、全球工业人工智能联盟卓越中心、施耐德电气、西门子、上海电气、上海银行、中国联通及SGS等机构，共同启动"工业具身智能全球伙伴生态共建计划"，推进标准制定、评估体系建设、案例汇编、解决方案库征集及生态构建五大关键领域的发展 [16] - 在载体建设方面，由闵行区政府联合上海电气打造的工业具身智能承载平台正式揭牌，以真实工业产线为依托，提供可训练、可测试、可验证的实景实训空间，向全市及全国输出工业具身智能"上海路径" [16] - 在产业研究领域，上海人工智能研究院联合上海现代服务业联合会、第一财经、汇正财经、东浩兰生、金蝶及上海长三角先进制造业发展研究院，共同发布《2026 AI + 高端制造产业应用图谱》，聚焦AI + 工业软件与平台、AI + 智能制造装备、AI + 行业专用装备等关键赛道，为人工智能产业融合政策落地提供跨行业、可对比、能落地的"上海路径" [16] - 上海人工智能研究院工业AI中心围绕AI在工业领域的核心应用场景与实施路径作了专业解读 [16] 主题分享与圆桌对话 - 在主题分享环节，中国科学院院士丁汉、中国电子信息产业发展研究院科技处处长董凯、施耐德电气中国工业自动化通用行业总监金石、国地共建人形机器人创新中心技术总监邢伯阳等嘉宾，从基础科研、产业政策、行业实践、创新平台建设等维度展开深入交流 [18] - 圆桌对话环节由灵巧智能政府事务与生态合作总监张龙担任主持，中国移动上海产业研究院技术总师罗谌持、云深处生态合作总监程宇行、京东零售智能机器人事业部高级经理余义彪、甄觉科技创始人兼CEO刘祺、飒智智能董事长兼CEO张建政等嘉宾，围绕"破题场景落地，构建工业具身生态体系"展开深度对话 [18] 论坛总结与后续展望 - 本次高峰论坛以"具身落地，工业先行"为核，汇聚政、产、学、研、金多方力量，构建起"政策—技术—场景—生态"协同并进的交流平台 [20] - 后续，各方将依托工业具身智能承载平台、全球伙伴生态共建计划和产业落地框架，推进"实景实训—数据沉淀—产品迭代—规模部署"闭环，为推进新型工业化、发展新质生产力贡献产业力量 [20]

文章核心观点 - 工控行业总量呈现弱复苏态势，但结构性机会突出，2026年以来制造业利润回升但整体扩产偏谨慎，1H26自动化市场规模同比+1.5%，复苏主要由先进制造行业资本开支和设备更新驱动，带动伺服、CNC等高端设备强相关产品销售额加速增长，本土龙头借助新兴产业扩产提升份额，出海深化打开增长空间 [1] - OEM市场贡献主要增量，机床/电池/电子/工业机器人是主要增长敞口，OEM和项目型市场增速分化扩大，1H26规模同比+7.7%/-2.1% [1] - 伺服/CNC受益多轴和高端机床升级增速领先，国产化替代提速，高端设备中单机价值量较高、技术壁垒较强的产品增长敞口大、国产替代机遇强 [2] 工控需求：下游盈利结构性修复，库存逐步积累/扩产偏弱 - 中国工控行业在过去近20年内呈周期性波动，受宏观环境和下游行业扩产带动，工控景气具有传导顺序，工业企业利润总额同比增速回升、产成品库存去化和制造业固定资产投资完成额同比增速回升是先行信号 [6] - 回顾过往三轮上行周期，工控市场规模同比增速上行前，均先后出现工业企业利润总额同比增速回升、产成品库存去化和制造业固定资产投资完成额同比增速回升 [6] - 工业企业利润改善一般代表其产品销售加快，从而降低库存；补库过程中产能利用率提高，带来扩产需求，体现为制造业固定资产投资完成额增加，拉动自动化设备采购 [6] - 固定资产投资额相关性稍弱，主要是因为统计口径宽泛，除生产设备外包含大额厂房、土地等，且受设备价格、建设成本影响较大，但仍是重要的参考指标 [6] - 2009-2012年：政策刺激基础设施投资带动的周期，2008年金融危机后，中国推出"四万亿元"投资计划，基建和制造业投资快速恢复，企业设备更新需求释放，工控行业进入第一轮上行，该阶段制造业固定资产投资增速回升，达到历史高点，2012年房地产调控、货币收紧导致制造业进入去库存阶段，投资额回落 [6] - 2013-2015年：房地产和库存修复带动的周期，2013年房地产销售和投资阶段性修复，叠加工业企业完成去库存后重新补库，带动自动化设备需求回升，但因前期闲置产能较多，工控市场规模增幅有限，2014年下半年后，房地产再次转弱，工业品价格持续下降，企业利润和投资意愿受到压制 [7] - 2016-2020年：供给侧改革和制造升级带动的周期，2016年供给侧结构性改革背景下，智能制造政策加快落地，工业机器人产量快速增长；2018年后，前期项目陆续完成，叠加贸易摩擦，企业减少扩产，自动化市场规模同比增速下降 [7] - 2021-2023年：疫情后制造业景气+新能源扩产周期，疫情后全球供应链重构，中国出口制造需求增强，同时工控下游的新能源汽车、动力电池、光伏等产业快速扩产，带动自动化设备需求，固定资产投资额高速增长，2023年新能源扩产周期见顶，同时疫情扰动、房地产下行拖累传统制造需求 [7] - 2024年至今：先进制造投资、设备更新和出海共振驱动的复苏周期，当前工控仍处于缓慢修复阶段，核心驱动力从传统地产链转向半导体、AI服务器以及传统制造升级等领域，结构分化显著，国产化替代和国产厂商出海持续深化共同打开增量市场 [8] - 2026年整体PMI月度数据贴近荣枯线，反映经济处于弱复苏、强分化状态，2026年以来制造业PMI于年初偏弱，3-6月阶段性回暖，7月小幅回落，主要系极端天气影响生产，8月随极端天气影响减弱，PMI有所改善，整体呈震荡格局，总量多数时间在荣枯线附近徘徊 [10] - 大型企业景气度相对稳定，PMI多数月份位于荣枯线附近及以上；高技术制造业和装备制造业持续运行在51以上，显著高于制造业总体水平；新出口订单指数逐步改善，6月、8月两度站上50，外需链条表现出较强韧性 [10] - 小型企业PMI持续运行在50以下，多数月份在48左右；消费品行业在荣枯线附近波动，基础原材料行业景气度偏低 [10] - 价格端，主要原材料购进价格指数多数月份高于50，而出厂价格指数相对偏弱，成本与售价走势存在差异 [10] 工控市场规模与OEM/项目型市场分化 - 工控市场规模低速增长，OEM市场贡献主要增量，项目型市场规模同比收缩，根据MIR数据，1H26工业自动化市场规模约1798.3亿元，同比增长1.5%，其中OEM市场规模同比增长7.7%，项目型市场规模同比下降2.1%，且二者的分化扩大 [13] - OEM市场的超额增长主要得益于半导体、电子等AI链先进制造行业，以及当前制造业以设备更新为主的投资趋势释放大量设备需求；而项目型市场下游的化工、建材等行业扩产意愿较弱，虽然新型电网建设需求释放一定增量，但未能抵消传统项目拖累 [13] OEM市场：内部分化，机床/电池/电子/工业机器人为主要驱动 - OEM市场规模同比增速较快，主要依靠高端制造拉动，1H26 OEM市场机床行业销售额同比增长8.1%，凭借较大的市场基数占OEM市场销售额同比新增额的27.1%，主要依靠新兴领域扩产需求拉动 [17] - 电池/电子/工业机器人行业销售额同比增速最快，分别为35.0%/14.1%/23.5%，分别占OEM市场销售额新增额的33.5%/20.1%/13.7% [17] - 印刷设备行业销售额同比降幅最大，下降20.6%，其余大部分传统下游行业的销售额同比增速和对OEM市场销售额新增额的贡献均较小 [17] - 机床：AI、具身智能等新兴领域提供大量新增订单，传统领域设备更新推动稳健增长，整体来看，金属切削/成形机床产量均稳健增长，2026年1-8月产量累计同比分别增长8.8%/6.7% [21] 项目型市场：传统能化持续承压，电力板块受益新型电网建设 - 项目型市场规模同比下降，传统能化形成主要拖累，电力板块对项目型市场规模形成支撑，1H26工控下游制造业资本开支整体较谨慎，新增大型项目较少，对项目型市场规模形成压制 [21] - 分行业来看，1H26项目型市场化工行业销售额同比下降7.3%，因基数较大，占项目型市场销售额总减少额的96.0%，成为主要拖累 [21] - 市政、石化、冶金等行业销售额均同比下降约5%，合计占项目型市场销售额总减少额的60.1%，资源涨价带来的利润回升未能有效转化为工控需求 [21] - 电力行业销售额同比增长11.8%，销售额增长额占项目型市场总减少额绝对值的59.6%，成为主要增量来源，且在项目型市场中的销售额占比持续提升 [21] 分产品：先进制造叠加高端升级，CNC、伺服表现突出，PLC受益 - 工控产品销售额同比增速分化，高端装备相关产品跑赢行业，1H26工控市场规模同比增长1.5%，主要工控产品中，伺服和CNC销售额同比增速最高，分别达到20.8%/23.7%，分别占工控产品销售额总增长额的90.5%/70.3% [22] - 低压变频器销售额同比增长5.2%，增速相对较低，但因基数较大，占工控产品销售额总增长额的29.6%；PLC和HMI销售额均同比增长10%左右 [22] - 增速分化的原因主要是当前工控行业在先进制造+设备更新带动的结构性景气下，新增需求主要集中在电子、半导体、锂电、机器人和数控机床等先进制造领域，因此与精密运动轴数量相关的伺服、与高端数控机床台数相关的CNC受益更明显，PLC受益于复杂产线控制规模，而与普通设备数量挂钩的低压变频器和HMI弹性较小 [22] 伺服：下游增量需求向电池、半导体及机器人等多运动轴行业集中 - 1H26伺服销售额同比增长20.8%，1Q26及2Q26同比增速分别为16.8%/24.6% [26] - 主要增量来自电池、工业机器人和光伏设备等先进制造领域，1H26三行业伺服销售额分别同比增长43.7%/29.0%/23.1%，分别占伺服销售额总新增额的54.6%/33.8%/24.5%，传统包装、纺织等行业贡献相对有限 [26] - 与一般工控设备相比，电池及机器人等行业设备普遍具有多轴、高精度、高响应的运动控制需求：机器人具备多关节、多自由度运动控制设备；锂电、光伏等新能源设备包含大量卷绕、张力、纠偏、定位、切割及搬运等多执行轴协同工序，对高速、高精度同步运动控制需求同样较强，单台设备配置的伺服轴数和价值量更高 [26] - 下游结构向这些行业倾斜后，伺服不仅受益于设备数量增长，还同时获得单机伺服用量提升带来的增量，需求弹性相对更强 [26] CNC：需求随机床行业景气持续提升，叠加五轴化、智能化和国产替代 - 1H26 CNC市场销售额同比增长23.7%，其中1Q26和2Q26分别同比增长22.0%/25.2% [29] - 增长动力核心来自车床和立式加工中心，1H26 CNC在车床和立式加工中心领域的销售额分别同比增长22.2%/25.7%，占CNC销售额总增长额的39.8%/24.2% [29] - CNC通常与机床整机一一配套，因此首先受益于机床销量回升；同时，上述行业对复杂曲面、难加工材料和批量一致性的要求提高，推动机床由三轴向五轴联动、高速高精、多通道及复合加工升级，使数控系统的运算、插补、运动控制和传感反馈规模同步提升 [29] - 国产数控系统的五轴联动、多通道控制和高精度插补技术已逐步成熟并进入批量应用；华中数控1H26数控系统与机床业务收入同比增长32.1%，反映行业复苏与国产替代的叠加效应 [29] - 相较伺服广泛受益于电池、电子等特定行业设备扩产，CNC需求更集中于机床行业、周期性更强，但其增长不仅取决于机床台数，还受益于高端系统渗透和单机价值量提升，未来设备更新、五轴普及及高档系统国产化仍构成主要增长动力 [29] 小型PLC：市场随离散制造行业的需求回暖而加速复苏 - 1H26小型PLC市场销售额同比增长14.5%，其中1Q26和2Q26分别同比增长14.4%/14.6% [33] - 增长动力核心来自电子制造和物流行业，1H26小型PLC在电子制造和物流行业的销售额分别同比增长24.6%/26.2%，分别占小型PLC销售额总增长额的19.6%/11.9%，受益于两个行业整体扩产趋势 [33] - 小型PLC限定在256个I/O点以内，一旦控制点数和系统规模继续扩大，产品往往被归入中型PLC，因此需求提升存在一定产品分类上的限制 [33] - 锂电、光伏等同样高景气的下游因产线集中度较高，需求更多流向中大型PLC；而电子制造和物流产线具有明显的设备模块化特征，复杂性被拆分成大量相对独立、标准化的设备单元，更容易形成小型PLC需求 [33] - 电子/物流扩产成为主要的需求来源，并因产线特质有望持续贡献增量 [33] 中大型PLC：需求增长源于复杂产线和系统级自动化投资加快 - 1H26中大型PLC市场销售额同比增长12.3%，其中1Q26和2Q26分别同比增长10.8%/13.9% [36] - 增长动力主要来自电池制造，1H26中大型PLC在电池制造领域的销售额同比增长50.7%，占中大型PLC销售额总增长额的29.6% [36] - 相较小PLC，大中型PLC采用模块化架构，具有更多I/O点、更强的运算与通信能力，并支持多设备协同、复杂运动控制和冗余配置 [36] - 电池制造因其显著的产线复杂度特征为中大型PLC贡献大量需求，CC-Link协会公布的锂电池产线方案指出，Roll-to-Roll生产需要高精度多轴同步，并给出了大型系统最高256轴同步控制的架构 [36] - 大中型PLC有望继续受益于各行业复杂产线升级及高端国产替代，有望保持相对更快增长 [36] HMI：销售额低速增长，因下游结构分散和产线配置量固定而整体弹性较弱 - 1H26 HMI销售额同比增长9.6%，1Q26和2Q26分别同比增长8.5%/10.6% [41] - 主要受电池和电子制造需求回暖带动，1H26 HMI在两个行业的销售额分别同比增长44.0%/14.8%，分别占HMI销售额总新增额的22.5%/10.6% [41] - 这类行业产线工位多、工艺复杂，对参数可视化、质量追溯及联网运维的要求较高，其扩产趋势不仅增加HMI配置需求，也推动产品向高性能、大尺寸及Web化、物联网化升级 [41] - 步科股份于2026年半年报披露，其面向锂电、半导体设备推出的HMI已升级至2GB内存、64GB存储，尺寸扩展至21.5英寸，并推出Web型HMI；公司此前也指出，工业物联网正在推动HMI由操作屏转变为设备联网的智能网关 [41] - HMI作为"一机一屏"型产品，市场结构更接近各类设备的存量分布，包装、纺织、食品饮料等传统行业占比较高，这些行业需求平稳决定HMI总体增长偏稳健 [41] 低压变频器：下游需求集中于传统工业的调速节能场景，单机用量相对稳定 - 1H26低压变频器销售额同比增长5.2%，1Q26及2Q26分别同比增长4.0%/6.5% [45] - 下游应用分散于化工、电力、冶金、建材等流程行业及电梯、起重、纺织、包装等传统OEM领域，典型应用场景是风机、水泵、压缩机中的调节电机转速、降低能耗环节 [45] - 本轮高景气的电子、半导体等新增投资集中于卷绕、叠片等高精度定位和多轴同步环节，更多采用伺服；低压变频器虽也用于普通输送线，但多为辅助动力，单线配置价值量增幅有限，因此新增需求主要来自电机调速和节能改造 [45] - 工信部等四部委发布的《节能装备高质量发展实施方案（2026—2028年）》在针对负载设备的改造升级部分，明确指出"鼓励风机、泵、压缩机和工业热泵采用变频调速等技术开展匹配性改造升级"，变频器未来需求有望延续温和恢复，但增长中枢仍低于受益于高端制造升级的伺服和CNC [45] - 物流自动化渗透率继续提升，成为低压变频器较具弹性的下游，1H26低压变频器物流行业销售额同比增长14.7%，占低压变频器销售额总增长额的17.1%，是新增销售额贡献最高的单一行业 [47] - 根据国家邮政局数据，1H26我国快递业务量延续稳健增长态势，业务量同比增长5%；同时MIR报告显示，智能仓储、分拣中心自动化渗透率持续提升，2Q26自动化改造项目同比增长23%，相关税收优惠持续加码 [47] - 自动仓储和分拣系统包含大量输送线、伸缩机等电机驱动设备，自动化率提升增加电机驱动节点数量，而低压变频器广泛用于此类设备的启停、调速及同步控制，因此物流自动化投资能够较直接地转化为低压变频器增量需求 [47]